IT之家 7 月 14 日新闻，，特斯拉 Robotaxi、Waymo 和 Zoox 等自动驾驶系统的商业化历程，，往往不是依据着实际体现来评价，，而是在公众舆论中接受审阅。
。。而影响公众看法的要害因素，，就是事故爆发的频率。
。。 每当自动驾驶车辆爆发碰撞事故，，都会引发公众对这项手艺的质疑。
。。不过，，从羁系机构披露的车辆运行数据来看，，真真相形与公众印象并纷歧致，，特斯拉在清静性方面的体现着实相当突出。
。。 凭证自今年 4 月中旬以来更新的羁系事故纪录，，美国三大自动驾驶运营商 —— 特斯拉、Waymo 和 Zoox—— 的事故数目泛起了显着差别。
。。这里统计的是造成职员受伤或重大工业损失的严重事故。
。。 需要指出的是，，这些数据并未凭证车队规模唬唬；；；蚶奂菩惺焕锍叹傩斜曜蓟恚，因此不可直接用于较量各家公司清静水平。
。。现在，，Waymo 的运营车辆数目和行驶里程都远高于特斯拉。
。。 IT之家注重到，，在 4 月 15 日至 6 月 16 日时代，，特斯拉仅纪录了一起事故。
。。特斯拉唯一纪录在案的事故爆发在美国得州奥斯汀 Robotaxi 运营区域内，，这起事务恰恰说明晰 Robotaxi 的清静性，，以及人为驾驶失误所带来的风险。
。。 凭证官方事故报告，，其时这辆 Robotaxi 正凭证正常蹊径行驶，，在一个仅允许左转的车道内停车期待，，严酷遵守交通规则，，在左转红箭头信号灯前静止期待。
。。 车辆运行数据（Telemetry）显示，，一辆由人类驾驶的皮卡从后方驶来，，最初停在 Robotaxi 后方。
。。然而几秒钟后，，由于驾驶员注重力不集中或误操作，，这辆皮卡再次向前移动，，最终追尾了静止中的特斯拉 Robotaxi。
。。 奥斯汀这起事故也反映出，，实现真正 L4 级自动驾驶面临的一个特殊难题 —— 人类行为的不可展望性。
。。自动驾驶神经网络的设计目的，，是严酷遵守交通规则。
。。它们不会越过阻止线，，不会为了抢灯而缓慢向前“探头”，，更不会由于分心而犯错。
。。 当一辆严酷遵守规则的自动驾驶车辆，，与一名注重力不集中的人类驾驶员同时泛起在蹊径上时，，真正导致事故爆发的，，往往正是人为因素。
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